前言
大数据、算法项目在任何大厂无论是面试还是工作运用都是非常广泛的，我们精选了50个百度、腾讯、阿里等大厂的大数据、算法落地经验甩给大家，千万不要做收藏党哦，空闲时间记得随时看看！
如果你没有大厂项目经验，对大厂算法、大数据的项目运用不了解强烈建议你看看！
ClickHouse 是什么？
ClickHouse：是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)
我们首先理清一些基础概念
- OLTP：是传统的关系型数据库，主要操作增删改查，强调事务一致性，比如银行系统、电商系统
- OLAP：是仓库型数据库，主要是读取数据，做复杂数据分析，侧重技术决策支持，提供直观简单的结果
接着我们用图示，来理解一下列式数据库和行式数据库区别
在传统的行式数据库系统中（MySQL、Postgres和MS SQL Server），数据按如下顺序存储：
在列式数据库系统中（ClickHouse），数据按如下的顺序存储：
两者在存储方式上对比：
以上是ClickHouse基本介绍
二、业务问题
业务端现有存储在Mysql中，5000万数据量的大表及两个辅表，单次联表查询开销在3min+，执行效率极低。经过索引优化、水平分表、逻辑优化，成效较低，因此决定借助ClickHouse来解决此问题
最终通过优化，查询时间降低至1s内，查询效率提升200倍！
希望通过本文，可以帮助大家快速掌握这一利器，并能在实践中少走弯路。
三、ClickHouse实践
1.Mac下的Clickhouse安装
我是通过docker安装，也可以下载CK编译安装，相对麻烦一些。
2.数据迁移：从Mysql到ClickHouse
ClickHouse支持Mysql大多数语法，迁移成本低，目前有[五种迁移]
- create table engin mysql，映射方案数据还是在Mysql
- insert into select from，先建表，在导入
- create table as select from，建表同时导入
- csv离线导入
- streamsets
选择第三种方案做数据迁移：
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name ENGINE = Mergetree AS SELECT * FROM mysql('host:port', 'db', 'database', 'user', 'password')
3.性能测试对比
| 类型 | 数据量 | 表大小 | 查询速度 |
|---|---|---|---|
| Mysql | 5000万 | 10G | 205s |
| ClickHouse | 5000万 | 600MB | 1s内 |
4.数据同步方案
临时表
图片来源：新建temp中间表，将Mysql数《一线大厂Java面试真题解析+Java核心总结学习笔记+最新全套讲解视频+实战项目源码》
Java优秀开源项目：
-
ali1024.coding.net/public/P7/Java/git
- github.com/spring-projects
据全量同步到ClickHouse内temp表，再替换原ClickHouse中的表，适用数据量适度，增量和变量频繁的场景
最后
我还通过一些渠道整理了一些大厂真实面试主要有：蚂蚁金服、拼多多、阿里云、百度、唯品会、携程、丰巢科技、乐信、软通动力、OPPO、银盛支付、中国平安等初，中级，高级Java面试题集合，附带超详细答案，希望能帮助到大家。
还有专门针对JVM、SPringBoot、SpringCloud、数据库、Linux、缓存、消息中间件、源码等相关面试题。
